Com o constante crescimento do mundo dos dados, é preciso extrair informações valiosas para impulsionar avanços em Data Science. Nesse contexto, o Data Wrangling desempenha um papel fundamental, garantindo que os dados estejam prontos para análise e descoberta de insights.
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SOBRE DATA SCIENCE
O que é Data Wrangling?
O Data Wrangling, também conhecido como pré-processamento ou limpeza de dados, refere-se ao conjunto de etapas e técnicas utilizadas para transformar dados brutos e desorganizados em um formato adequado para análise. Essa preparação envolve a manipulação, limpeza, transformação e integração dos dados, garantindo a consistência, qualidade e relevância das informações.
Como funciona o Data Wrangling?
O processo de Data Wrangling consiste em várias etapas sequenciais:
- Coleta de dados
Os dados podem ser provenientes de várias fontes, como bancos de dados, planilhas, sistemas de gestão, redes sociais, entre outros. O Data Wrangling envolve a identificação e aquisição dos dados relevantes para a análise.
- Limpeza e transformação dos dados
Nessa etapa, são aplicadas técnicas para tratar dados ausentes, inconsistências, duplicidades e erros. Além disso, pode ser necessário converter formatos, normalizar valores e ajustar escalas, garantindo a integridade dos dados.
- Integração de dados
Muitas vezes, os dados estão distribuídos em diferentes fontes e formatos. O Data Wrangling permite a integração desses dados, unificando-os em um único conjunto coerente e estruturado.
- Formatação e organização
Os dados são formatados de acordo com os requisitos específicos da análise, como categorias, variáveis, atributos e valores. Também são organizados em estruturas adequadas, como tabelas ou bancos de dados, facilitando a manipulação e a análise posterior.
- Validação e verificação
Nessa etapa, os dados são verificados quanto à consistência, validade e integridade. São realizadas verificações de qualidade, como detecção de falhas e avaliação da coerência dos dados em relação ao contexto do problema em estudo.
Para que serve o Data Wrangling?
O Data Wrangling desempenha um papel fundamental em Data Science. Ao preparar os dados de forma adequada, ele permite uma análise mais precisa, confiável e eficiente. O Data Wrangling contribui para:
- Eliminação de ruídos e inconsistências nos dados, garantindo a confiabilidade dos resultados analíticos;
- Preparação dos dados para aplicação de algoritmos de machine learning e análise estatística, melhorando a qualidade e a eficácia dos modelos e previsões e proporcionando uma compreensão mais profunda do problema em estudo;
- Redução de custos e tempo na análise de dados, uma vez que as informações estão prontas para serem exploradas e utilizadas;
- Melhoria da tomada de decisões, fornecendo informações confiáveis e relevantes.
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SOBRE DATA SCIENCE
A importância do Data Wrangling para Data Science
O Data Wrangling desempenha um papel fundamental na Ciência de Dados. A qualidade e a integridade dos dados são essenciais para garantir que as análises sejam precisas e confiáveis. Sem um processo adequado de Data Wrangling, os cientistas de dados correm o risco de obter insights distorcidos ou basear suas decisões em informações imprecisas.
Além disso, o Data Wrangling permite lidar com os desafios comuns encontrados na área de Data Science, como dados ausentes, formatos inconsistentes, duplicidades e incompatibilidade entre fontes de dados. Essas tarefas de preparação de dados podem consumir uma quantidade significativa de tempo e esforço, mas são essenciais para garantir resultados precisos e relevantes.
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